著者

田尻 慎太郎 杉森 公一 堀川 靖子 伊勢 康平

出版者

日本インスティテューショナル・リサーチ協会

雑誌

大学情報・機関調査研究集会 論文集 (ISSN:24363065)

巻号頁・発行日

pp.160-161, 2023-11-19 (Released:2023-11-24)

---

北陸大学では教学IRデータを一元的に管理しているが、学生の授業内学習行動データ(LAデータ)の収集は未実施だった。そこでSaaS型LMS「manaba」の学修行動ログを利用し、LMSの利用度が高い科目であある「統計学Ⅰ:の成績予測を機械学習で試みた。XGBoostモデルを用い、教学IRデータの入学時アンケートの回答データを説明変数に加えたところR2値はわずかに向上した。単位修得の予測ではほぼ100%の精度を達成した。